一种改进的基于先验信息和微粒群算法的基因选择方法

摘要

针对KMeans-GCSI-MBPSO-ELM方法中冗余基因去除时会出现的"误删除"现象,提出一种改进的基于先验信息和微粒群算法(particle swarm optimization,PSO)的基因选择方法(I-KGME).在充分考虑基因类别灵敏度(gene-to-class sensitivity,GCS)信息的基础上,利用二进制PSO耦合GCS信息和K-均值聚类算法进行基因选择,并通过二进制PSO算法实现优化.该类方法能够获取低冗余、高预测性的基因子集,并在多个基因表达谱数据上获得了优于经典基因选择方法和KMeansGCSI-MBPSO-ELM方法的性能.